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      機器人版GPT-3來了:任務成功率99%,「涌現」過后能臨場發揮

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      編輯 | Sia

      這家原本低調的硅谷機器人 AI 公司,可能很難再低調下去了。

      今天,正試圖把大模型那一套,完全搬進機器人世界的 Generalist。首次對外披露其最新一代基礎模型 GEN-1。

      效果相當驚人:



      來自官方賬號

      視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/vtS8-2pqayOFa80K3jcpxQ

      先看數據。

      相較上一代 Gen-0 平均 64% 的成功率,GEN-1 在多項任務中已經做到 99%,包括 T 恤折疊、吸塵器維護等操作,能夠連續運行數百次而無需人工干預。

      簡單來說,現在機器人已經不是大概率 work,而是「每次都能 work」了。 在工業場景里,這一點往往比單次成功更重要。







      效率上,同樣是上臺階的提升。以箱體折疊為例,執行時間從 34 秒縮短至 12 秒,速度提升約 3 倍。



      最值得注意的,不是更快,而是「更像人」。GEN-1 開始展現出一種被稱為「物理常識」的能力。

      比如,在一個長流程的汽車零件裝配任務中,如果一個墊圈被碰歪了、已經抓不穩,機器人不會直接判定任務失敗,而是會自己想辦法:要么先把它放回去重新抓,要么把它先插進縫里借力調整姿態,甚至會換另一只手,用雙手一起重新抓穩。

      對于一些比較軟、容易變形的大物體,如果形狀變得很「奇怪」、超出預期,模型也能自己想辦法恢復到可操作的狀態。

      官方博客指出,這些行為其實都不在它原本訓練的數據范圍內,但正是這些「臨場發揮」,讓機器人能夠應對各種意料之外的長尾情況。

      對工程師來說,這意味著一件事:機器人開始不只是「執行」,而是在一定程度上「理解怎么執行」。

      這一能力背后,依然是「規模 + 數據」的路徑。

      GEN-1 的訓練基于超過 50 萬小時數據,全是人類佩戴動捕設備,在真實環境中完成各種日常操作,形成的大規模數據集。

      這也 callback 了公司 CEO Pete Florence 的觀點,當前機器人領域正在接近類似 ChatGPT 早期爆發前的階段 ——當系統規模與數據積累跨過某個閾值,能力會以「涌現」的方式突然釋放。他曾是谷歌基礎機器人學論文 PaLM-E 的主要負責人。

      因此,他們不再把機器人當作高度定制的機械系統,而是當作一個可以持續擴展、不斷訓練的模型系統來構建,通過擴大模型規模、堆疊數據、反復迭代,去逼近通用能力。

      但問題也隨之而來,而且行業幾乎已經達成共識:機器人缺的,不是模型,而是數據。

      與互聯網不同,現實世界并不存在一個「可抓取的數據源」。沒有人會系統記錄「東西卡住了該怎么處理」這種細碎卻關鍵的經驗。

      于是,數據本身成了最大瓶頸。

      Generalist 的解法,是把人直接變成數據系統。他們設計了一種「數據手」設備,讓人以類似機器人夾爪的方式完成操作,同時記錄視覺和動作信息。

      這些數據來自家庭、倉庫等真實環境,規模已經超過 50 萬小時。目標也很明確:不是記住任務,而是學會在不同場景下遷移能力。

      這一路徑,與另一家熱門公司 Physical Intelligence 形成對照,后者更依賴遙操作與模擬環境來生成數據。



      一名機器人訓練員使用「數據手」來為 Generalist 的 AI 模型生成訓練數據。來自福布斯

      當然,也有爭議。

      比如,曾負責亞馬遜機器人業務的 Brad Porter 就指出,如果底層架構不成熟,單純堆數據不僅成本極高,也未必有效。歷史已經反復證明,規模擴張往往需要與關鍵架構突破同時發生。

      爭議之外,資本已經率先投票。Generalist 由 Pete Florence 與谷歌同事曾安迪(Andy Zeng)以及波士頓動力的機器人專家安迪?巴里(Andy Barry)共同創立,此前一直表現得十分低調。

      Generalist 在 2025 年完成 1.4 億美元融資,估值達到 4.4 億美元,其投資者包括 Spark Capital、英偉達旗下的 NVentures、貝佐斯探險公司 Bezos Expeditions 和 Boldstart Ventures。

      而 Physical Intelligence 則被曝接近百億美元估值。與此同時,Jensen Huang 也明確表態:機器人正在進入「ChatGPT 時刻」。

      如果把時間線拉長來看,這一輪具身智能的變化,本質上是一種范式切換:機器人,正在從「被編排執行任務」,走向「通過數據學習如何應對世界」。

      而像 Generalist 這樣的玩家,試圖證明一件事:當模型、數據與算力疊加到某個閾值,機器人,也會迎來屬于自己的能力躍遷。

      https://generalistai.com/blog/apr-02-2026-GEN-1

      https://www.forbes.com/sites/annatong/2026/04/02/generalist-is-betting-its-robot-training-gloves-will-usher-in-robotics-chatgpt-moment/

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